@inproceedings{Paroubek-Grouin-Bellot-Claveau-Eshkol-Taravella-Fraisse-Jackiewicz-Karoui-Monceaux-Torres-Moreno:DEFT:2018,
    author = "Paroubek, Patrick and Grouin, Cyril and Bellot, Patrice and Claveau, Vincent and Eshkol-Taravella, Iris and Fraisse, Amel and Jackiewicz, Agata and Karoui, Jihen and Monceaux, Laura and Torres-Moreno, Juan-Manuel",
    title = "DEFT2018 : recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en \^Ile de France",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence TALN. Volume 2 - D\'emonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT",
    month = "5",
    year = "2018",
    address = "Rennes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "219-230",
    note = "DEFT2018 : Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in \^Ile de France Region ",
    abstract = "Cet article pr\'esente l'\'edition 2018 de la campagne d'\'evaluation DEFT (D\'efi Fouille de Textes). A partir d'un corpus de tweets, quatre t\^aches ont \'et\'e propos\'ees : identifier les tweets sur la th\'ematique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarit\'e (n\'egatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter compl\`etement chaque tweet en source et cible des sentiments exprim\'es. Douze \'equipes ont particip\'e, majoritairement sur les deux premi\`eres t\^aches. Sur l'identification de la th\'ematique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 \`a 0,908. Sur l'identification de la polarit\'e globale, la micro F-mesure varie de 0,381 \`a 0,823.",
    keywords = "Classification automatique, Analyse de sentiments, Fouille de texte.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/ateliers/2018/DEFT/1.pdf"
}